KI-Agenten
KI-Agenten sind Softwaresysteme, die mithilfe von logischem Denken, Planung und verschiedenen Werkzeugen komplexe Aufgaben unterstützen oder automatisieren. Wir vergleichen die führenden Open-Source- und kommerziellen Agenten.
Agentic LLM Benchmark: Die 13 besten LLM-Programme im Vergleich
Wir haben 13 LLMs anhand von 10 Softwareentwicklungsaufgaben mit einem agentischen CLI-Tool verglichen. Pro Modell führten wir ca. 300 automatisierte Validierungsschritte durch, um die Performance auf API- und UI-Ebene zu messen. Die Ergebnisse des agentischen LLM-Benchmarks zeigen im Vergleich der Erfolgsraten, dass Claude 4.5 Sonnet und GPT-5.2 die höchsten Gesamtpunktzahlen und die konsistentesten Ergebnisse erzielten.
KI-Tiefenforschung: Claude vs. ChatGPT vs. Grok
Die KI-gestützte Tiefenrecherche ist ein Feature einiger LLM-Studiengänge, das Nutzern ein breiteres Spektrum an Suchergebnissen bietet als KI-Suchmaschinen.
15 KI-Agenten in Marketing-Tools & Beispiele
Studien zeigen, dass 50 % der Unternehmen, die generative KI einsetzen, planen, 2025 Pilotprojekte mit KI-Agenten zu starten. KI-Agenten im Marketing stellen einen bedeutenden Wandel in der Branche dar. Sie führen Systeme ein, die logisch denken, Entscheidungen treffen und mit minimaler menschlicher Aufsicht handeln können. Diese intelligenten Agenten analysieren Kundendaten, generieren umsetzbare Erkenntnisse und koordinieren Kampagnen über mehrere Kanäle hinweg.
Top 30+ Agentic AI-Unternehmen
Obwohl KI-Agenten derzeit stark beworben werden und einige Unternehmen ihre Chatbots als Agenten-Tools vermarkten, sind erst wenige Agenten produktiv im Einsatz. Wir haben bereits mehrere leistungsfähige KI-Agenten anhand verschiedener realer Aufgaben getestet. Wir haben folgende Unternehmen aufgelistet: Unternehmen in der Entwicklung von agentenbasierter KI.
SAP AI-Agenten im Jahr: Joule Studio-Funktionen und Fallstudien
SAP prognostiziert, dass KI-Agenten bis zu 80 % der am häufigsten genutzten Geschäftsprozesse in SAP unterstützen könnten. Wir haben das Portfolio der KI-Agenten von SAP, zugehörige Anwendungsfälle, Fallstudien und die unterstützende Infrastruktur analysiert, um zu bewerten, wie die Agentenfunktionen in Unternehmensworkflows integriert werden.
KI-gestützter Aktienhandel: Welches KI-Tool der Generation ist besser?
LLM-Tools werden seit ihrer Entwicklung im KI-gestützten Aktienhandel eingesetzt. Ich testete 14 generative KI-Modelle für den KI-gestützten Aktienhandel, um ihre Fähigkeit zur Prognose von Kursänderungen von 132 Aktien anhand der bereitgestellten Informationen zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen die Leistung der KI-gestützten Tools in den aktuellen Versionen.
Mobile KI-Agenten in 65 realen Aufgaben getestet
Wir haben drei Tage lang vier mobile KI-Agenten (DroidRun, Mobile-Agent, AutoDroid und AppAgent) anhand von 65 realen Aufgaben mit einem Android-Emulator getestet. Die Anwendungen umfassten Kalenderverwaltung, Kontakterstellung, Fotoaufnahme, Audioaufzeichnung und Dateiverwaltung.
15 Bedrohungen für die Sicherheit von KI-Agenten
Noch vor wenigen Jahren hätte die Unvorhersehbarkeit großer Sprachmodelle (LLMs) ernsthafte Herausforderungen dargestellt. Ein bemerkenswertes frühes Beispiel betraf das Suchtool von ChatGPT: Forscher stellten fest, dass Webseiten mit versteckten Anweisungen (z. B. eingebettetem Eingabeaufforderungstext) das Tool zuverlässig dazu veranlassen konnten, verzerrte und irreführende Ergebnisse zu liefern, selbst wenn gegenteilige Informationen vorlagen.
Die 7 besten KI-Testagenten für die Qualitätssicherung
Wir evaluierten KI-Testplattformen mit integrierten KI-Agenten; die meisten entpuppten sich als überbewertete Selenium/Playwright-Lösungen mit entsprechendem Marketing. Einige wenige ermöglichten das Schreiben und Pflegen von Testfällen oder visuelle Tests, wobei auch diese Tools noch deutliche Einschränkungen aufweisen. Aus diesen wählten wir sieben Plattformen aus und kategorisierten sie nach ihren Hauptanwendungsbereichen.
AI Agent Sprawl Signs & Checklist to Manage Sprawl
Nearly 80% of organizations have deployed agentic AI. Yet only 21% have a mature governance model for these systems. The gap shows up in practice as agent sprawl, a buildup of redundant, ungoverned, and conflicting AI agents across the business.